【摘 要】
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面对新兴互联网应用带来的海量差异化业务流量,网络运营者在网络虚拟化切片后将切片网络租用给客户,为客户提供定制化服务。当切片网络中核心IP节点发生故障时,传统恢复方法在恢复速度、恢复效果等方面均无法满足用户需求。IP+光网络具有独特的IP+光协同机制,可以调用IP恢复资源与光恢复资源联合进行故障恢复,充分发挥IP+光网络灵活性,提高故障恢复效率。本论文以网络状态感知为基础,提出基于IP配置迁移与光链
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面对新兴互联网应用带来的海量差异化业务流量,网络运营者在网络虚拟化切片后将切片网络租用给客户,为客户提供定制化服务。当切片网络中核心IP节点发生故障时,传统恢复方法在恢复速度、恢复效果等方面均无法满足用户需求。IP+光网络具有独特的IP+光协同机制,可以调用IP恢复资源与光恢复资源联合进行故障恢复,充分发挥IP+光网络灵活性,提高故障恢复效率。本论文以网络状态感知为基础,提出基于IP配置迁移与光链接迁移的IP+光双迁移恢复机制,提高网络可靠性。主要研究内容包括以下几方面:（1）本文提出状态感知的单恢复节点IP+光双迁移恢复方法。针对核心IP节点故障恢复问题,论文提出了单恢复节点IP+光双迁移恢复机制:当故障发生后,搜索网络中空闲恢复节点和光链接进行双迁移恢复,使恢复节点代替故障节点进行工作。研究建立单恢复节点IP+光双迁移恢复模型并设计基于PRIM的SRN-DMR算法,实现模型快速求解。仿真结果表明,SRN-DMR算法具有良好的搜索效率和计算速度。（2）本文提出状态感知的多恢复节点IP+光双迁移恢复方法。针对单恢复节点IP+光双迁移恢复的局限性,论文提出通过光层连接多个恢复节点组成恢复网络,代替原本故障节点实现故障恢复,提高双迁移恢复适用性。具体地说,通过分析单恢复节点双迁移恢复缺陷,本研究设计多恢复节点IP+光双迁移恢复模型和基于Q学习的MRN-DMR算法进行模型求解。算法创新性地使用光链接延伸的方式作为Q学习中状态转移动作,提高算法准确率;探索区域由小至大,进行分阶段计算提高算法效率。仿真结果显示,MRN-DMR算法具有较好的收敛性能和探索纠正能力,避免困于局部最优解。面对承载大量业务的核心IP节点故障时,对比链接重路由与路径重路由,MRN-DMR算法具有极大的计算速度优势。（3）本文建立状态感知的IP+光故障恢复实验平台,设计基于实验平台的双迁移恢复方法,测试验证双迁移恢复效果。实验平台中,基于 OpenFlow 的软件定义网络（Software Defined Network,SDN）控制器根据感知的故障信息搜索网络资源进行恢复计算,在SDN交换机与智能光交叉连接设备（Optical Cross Connect,OXC）组成的传输平面中进行双迁移操作:将故障设备的OpenFlow交换配置信息加载至恢复设备,将与故障设备相连的光链接转接至恢复设备,使恢复设备在路由功能与连接功能上代替故障设备进行工作。最后,在实验平台中测试IP+光双迁移恢复效果。在实验网络中,与链路恢复重路由比较,单恢复节点IP+光双迁移恢复可以节约88%的恢复时间,多恢复节点IP+光双迁移恢复可以节约64%的恢复时间。与传统恢复方法比较,IP+光双迁移恢复显著减少了故障恢复时间。
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